Какие существуют структуры для выявления и смягчения алгоритмической предвзятости в отношении ЛГБТ-людей в искусственном интеллекте, и насколько они эффективны на практике?
Алгоритмическая предвзятость относится к тенденции алгоритмов машинного обучения давать несправедливые результаты на основе определенных характеристик, таких как раса, пол, возраст, сексуальная ориентация, религия и т. д. Это может произойти, когда данные, используемые для обучения этих алгоритмов, смещены или когда сами алгоритмы содержат ошибки кодирования, которые заставляют их принимать неверные решения. В последние годы растет понимание того, что алгоритмическая предвзятость может повлиять на маргинальные группы, такие как ЛГБТ-люди, которые могут столкнуться с дискриминацией в сфере занятости, жилья, здравоохранения и других областях жизни.
Для решения этой проблемы было предложено несколько рамок для выявления и смягчения алгоритмической предвзятости в отношении ЛГБТ-людей в искусственном интеллекте. Одним из подходов является разработка инструментов, которые контролируют производительность алгоритмов в различных подгруппах внутри организации или отрасли.
Например, Fairness Toolkit, разработанный IBM, предоставляет набор метрик для измерения справедливости моделей машинного обучения в различных группах, включая представителей ЛГБТ. Другой подход заключается в использовании таких методов, как контрфактическая справедливость, которая включает в себя моделирование альтернативных сценариев, чтобы определить, имели бы место конкретные результаты, если бы группа не подвергалась предвзятости.
Кроме того, некоторые исследователи предложили использовать «состязательные» подходы для нейтрализации алгоритмической предвзятости. Это включает в себя обучение модели противника, которая пытается предсказать выход данной системы ИИ, сводя к минимуму ее точность для конкретных субпопуляций. Подавая этого противника в исходную модель, он учится генерировать более справедливые прогнозы без ущерба для общей точности.
Однако критики утверждают, что этот метод может привести к непреднамеренным последствиям и вызвать обеспокоенность по поводу конфиденциальности и безопасности.
Однако, несмотря на эти усилия, эффективность существующих систем на практике остается ограниченной. Многие организации пытаются внедрить эти методы из-за нехватки ресурсов, опыт или заинтересованность заинтересованных сторон.
Кроме того, часто существуют конкурирующие приоритеты и компромиссы между справедливостью и другими факторами, такими как точность, экономическая эффективность и масштабируемость.
Например, компаниям может быть трудно сбалансировать потребность в точных прогнозах с желанием устранить предвзятость в отношении определенных групп.
В целом, решение проблемы алгоритмического смещения требует многостороннего подхода, включающего сотрудничество между академическими кругами, промышленностью, правительством и гражданским обществом. Несмотря на достигнутый прогресс, еще многое предстоит сделать, прежде чем мы сможем полностью ликвидировать дискриминацию в области искусственного интеллекта.
Какие существуют структуры для выявления и смягчения алгоритмической предвзятости в отношении ЛГБТ-людей в искусственном интеллекте и насколько они эффективны на практике?
Проблема алгоритмической предвзятости в отношении ЛГБТ-людей не нова; исследователи давно знают, что системы ИИ могут увековечить дискриминацию по признаку сексуальной ориентации и гендерной идентичности. Одной из основ для выявления этих предубеждений является парадигма «Конфиденциальность и безопасность», которая подчеркивает проблемы конфиденциальности и безопасности как ключевые факторы в понимании предубеждений. Эта структура предполагает, что алгоритмы ИИ могут отражать неявные предубеждения в источниках данных, включая посты в социальных сетях, онлайн-поиск и новостные статьи.